|
115 Особым случаем слияния является ситуация, когда все отображающие функции являются отображениями элементов самих в себя. В этом случае оператор merge может быть использован для применения к каждому элементу гиперкуба функции feiem. Решение задачи поиска ассоциативных правил с применением математического аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС) Выявление ассоциаций еще одна задача, решение которой может быть полезно на этапе ТИП. Решив ее, можно выявить совокупности значений параметров ТП, приводящие к недопустимым отклонениям при производстве деталей. В общем виде задача выявления ассоциативных правил выглядит следующим образом [88]: Пусть I = {i], i2, i3, множество (набор) элементов. Пусть Dмножество транзакций, где каждая транзакция Т это набор элементов из I, Т с I. Каждая транзакция представляет собой бинарный вектор, где t[k]=l, если элемент присутствует в транзакции, иначе t[k]=O. Мы говорим, что транзакция Т содержит X, некоторый набор элементов из /, если X дТ. Ассоциативным правилом называется импликация X => Y, где X d, Y d 1лХ п Y = 0. Правило X =>Y имеет поддержку 5 (support), если s% транзакций из D, содержат X и Y, supp(X => Y) = supp (Хи Y). Достоверность правила показывает какова вероятность того, что из X следует Y. Правило X => Y справедливо с достоверностью (confidence) с, если с% транзакций из D, содержащих X, также содержат Y, conf(X =>Y) = supp(X uY)/supp(X). В случае решения этой задачи относительно процесса ТПП, в качестве транзакции может рассматриваться факт контроля значения какого-либо нормируемого параметра, а элементами транзакции значения атрибутов, описывающих факт контроля. Полученные в результате правила могут быть интересны для выявления таких параметров ТП, которые приводят к отклонениям каких-либо параметров выпускаемых деталей от заданных. Для нахождения ассоциативных правил может быть применен алгоритм APriori [89]. Данные для его работы должны быть представлены в табличном |
оператор merge может быть использован для применения к каждому элементу гиперкуба функцииf eiem. Решение задачи поиска ассоциативных правил с применением математического аппарата ИНСа Выявление ассоциаций —еще одна задача, решение которой может быть полезно на этапе ТПП. Решив ее, можно выявить совокупности значений параметров ТП, приводящие к недопустимым отклонениям при производстве деталей. В общем виде задача выявления ассоциативных правил выглядит следующим образом [52]: Пусть / = {ii, i2, h, —in}~ множество (набор) элементов. Пусть D — множество транзакций, где каждая транзакция Т—это набор элементов из /, Т cr I. Каждая транзакция представляет собой бинарный вектор, где t[k]=l, если /* элемент присутствует в транзакции, иначе t[k]=0. Мы говорим, что транзакция Т содержит X, некоторый набор элементов из /, если X сг Т. ) Ассоциативным правилом называется импликация X =>Y, где X с I, Y d и X n Y = 0 . Правило X =>Y имеет поддержку s (support%если s% транзакций из D, содержат X и У, supp(X => Y) = supp (X u Y). Достоверность правила показывает какова вероятность того, что из X следует Y. Правило X => Y справедливо с достоверностью (confidence) с> если с% транзакций из Д содержащих X, также содержат Y, conf(X =>Y) =supp(X uY)/supp(X). В случае решения этой задачи относительно процесса ТПП, в качестве транзакции может рассматриваться факт контроля значения какого-либо нормируемого параметра, а элементами транзакции значения атрибутов, описывающих факт контроля. Полученные в результате правила могут быть интересны для выявления таких параметров ТП, которые приводят к отклонениям каких-либо параметров выпускаемых деталей от заданных. Для нахождения ассоциативных правил может быть применен алгоритм APriori [54]. Данные для его работы должны быть представлены в табличном виде таким образом, чтобы каждая строка представляла 58 |